Effizienter forschen mit Atomic Research

Studien werden in der Regel durchgeführt, um eine bestimmte Hypothese zu validieren, oder um eine im Raum stehende Frage zu untersuchen. Allerdings könnten die Ergebnisse einer Studie in vielen Fällen genutzt werden, um mehrere Fragen zu beantworten. Dabei muss der Untersuchungsgegenstand nicht einmal dasselbe Produkt sein. Erkenntnisse über die Zielgruppe, die im Rahmen einer Studie entstehen, können theoretisch noch Monate später auftretende Fragen beantworten. Voraussetzung hierfür ist, dass die erhobenen Daten systematisch analysiert, kategorisiert und gespeichert werden. Ein weiterer Schlüssel ist das Festhalten möglichst kleinteiliger Forschungsergebnisse. Hier hilft das Konzept der Atomic Research.

Das Ausgangsproblem: Forschung ist vergesslich

Insbesondere wenn mehrere Personen innerhalb einer Firma Forschung betreiben, wird es in der Regel schwierig, den Überblick über die Forschungsergebnisse zu behalten. Ursache hierfür sind neben dem schlechten Gedächtnis der Beteiligten auch Hürden in der Kommunikation, ein fehlendes System beim Kategorisieren und Speichern der Daten sowie die Tatsache, dass Erkenntnisse aus vielen verschiedenen Quellen kommen können. Hinzu kommt, dass verschiedene Abteilungen einer Firma, welche über Daten verfügen, nicht immer frei mit einander kommunizieren.

• Schlechtes Gedächtnis: Taucht innerhalb eines Unternehmens eine Kunden- oder Produkt bezogene Frage auf, beginnt die Suche nach vorhandenen Forschungsergebnissen. Selbst wenn der Fragende annimmt oder weiß, dass dieses Themengebiet bereits erforscht wurde, muss er zuerst alle möglichen Ansprechpartner kontaktieren. Erinnert sich ein Teil der Angesprochenen daran, in welchem Projekt entsprechende Ergebnisse aufgetaucht sind, können sie dem Fragenden im besten Fall den entsprechenden Report zukommen lassen.
• Hürden in der Kommunikation: Die Kommunikation per E-Mail, Telefon oder sogar persönlich ist ineffizient. Vor allem wenn unklar ist, wer der richtige Ansprechpartner ist, ist der entstehende Zeitaufwand groß. Nicht nur die Person, welche auf der Suche nach Informationen ist, verliert dabei viel Zeit. Auch alle Angesprochenen müssen sich mit dem Thema auseinandersetzen und vorliegende Forschungsergebnisse durchsuchen.
• Fehlendes System: Reports als Abschluss jedes Forschungsprojekts werden zwar erstellt, verteilt und gespeichert, aber nicht von allen Empfängern gelesen. Lange Reports enthalten viele relevante Erkenntnisse – oft auch über den eigentlichen Forschungsgegenstand hinaus – den gesamten Bericht nach einem bestimmten Fakt zu durchkämmen ist aber oft zeitaufwendiger, als erneut eine kurze Umfrage durchzuführen. So kommt es zu unnötiger Doppelarbeit.
• Verschiedene Quellen für Forschungsergebnisse: Daten über die Zielgruppe und deren Verhalten liegen in vielen Abteilungen eines Unternehmens vor. Neben Marktforschern und UXlern verfügen unter anderem die Abteilungen Customer Service, Marketing und Product Manager über Customer Insights. Außerdem tauchen in Forschungsprojekten häufig Erkenntnisse auf, welche nicht das Hauptaugenmerk der Studie waren. Da diese dann nicht im Titel des Reports auftauchen, sind sie häufig extrem schwierig wiederzufinden.

Effizienter speichern und suchen mit der kleinsten Einheit der Forschung

Um das effiziente Speichern und anschließende Durchsuchen der gewonnenen Erkenntnisse zu ermöglichen, ist eine strukturierte, zentrale Datenbank notwendig. Dabei ist es wichtig, darauf zu achten, dass die Erkenntnisse nicht wieder ein Form der kompletten Projektberichte abgelegt werden. Selbst wenn den Reports tatsächlich Keywords oder Tags für alle aufgedeckten Informationen zugewiesen werden, bleibt das Problem, dass der Report selbst noch nach den entsprechenden Informationen durchsucht werden muss. Sinnvoller ist es, Projektberichte soweit es geht herunterzubrechen und in einer entsprechenden Datenbank direkt die kleinste Einheit der gewonnenen Erkenntnisse zu speichern.

Dieser Ansatz läuft unter dem Namen Atomic Research. Die sogenannte Atomic Unit oder Grundeinheit der Forschung sind hierbei Beobachtungen, die von einem oder mehreren Beweisen unterstützt und entsprechend getagged werden. Eine Beobachtung beschreibt die gewonnene Erkenntnis, oder “Was gelernt wurde”. Der Beweis kann in Form von erfragten Nutzermeinungen, beobachtetem Nutzerverhalten oder ähnlichem erfolgen. Tags können beispielsweise Eigenschaften der Versuchsperson oder des Untersuchungsgegenstands sowie eine Information darüber, was geschehen ist, oder ob es sich um ein positives oder negatives Ergebnis handelt, sein.

Ziel der Atomic Research

Atomic Research ist sowohl mit dem Atomic Design, als auch mit dem DIKW Modell (Data, Information, Knowledge, Wisdom) verwandt. Die Annahme des DIKW Modells ist, dass das Treffen von Entscheidungen auf Basis von Weisheit (Wisdom) geschieht, Weisheit aus Wissen (Knowledge) hervorgeht, Wissen auf Informationen (Information) basiert und die kleinste Einheit der Information ein Datenpunkt (Data) ist.

Atomic Design nutzt eine Art Baukastenprinzip, um beispielsweise Designs für Websites nicht jedes Mal von Grund auf neu erstellen zu müssen. Stattdessen werden Designs aus kleinsten Einheiten zusammengesetzt, welche für verschiedenste Projekte unterschiedlich kombiniert und wiederverwendet werden können, und so langfristig Arbeit sparen.

Zusammengefasst ist das Ziel der Atomic Research also, Erkenntnisse aus einer Menge frei kombinierbarer kleinster Forschungsergebnisse zu ziehen. Dabei können mehrere Fakten aus verschiedensten Quellen eine Annahme unterstützen und mehrere Annahmen zu einer Schlussfolgerung führen. Zusätzlich sollten Daten und Erkenntnisse untereinander vernetzt werden – beispielsweise aufgrund ähnlicher oder zusammenpassender Tags. Annahmen oder Schlussfolgerungen sind umso belastbarer, je mehr Fakten sie stützen. Natürlich können Ergebnisse eines Tests oder einer Studie Annahmen auch widerlegen.

Momentan ist eine ideale Lösung zum Speichern, Taggen und Vernetzen solcher atomaren Forschungsergebnisse wohl noch nicht gefunden. Nicht zu bestreiten ist aber, dass das Speichern von Ergebnissen von User- und UX-Research in einem gut durchsuchbaren und kollaborativen Format vielen Unternehmen sowohl Zeit und Geld, als auch unnötige Doppelarbeit sparen würde.

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